wavelet decomposition

1D Signal Two-Level Wavelet Decomposition Overview Two-Level Approximation Decomposition: The original signal is averaged every 4 values to capture the approximate components at this level. Two-Level Detail Decomposition: The difference between every 2 consecutive values in the original signal provides the detailed components at this level. One-Level Detail Decomposition: The difference between the odd and even-indexed values of the original signal is calculated to extract finer details. Signal Recovery: After the decomposition, the signal can be reconstructed by combining the approximations and details from each level. In MATLAB, you can implement these wavelet decompositions to analyze various signals effectively, applying discrete wavelet transform (DWT) functions for both decomposition and reconstruction steps.

对字符串中，存在各种特殊符号的，可同时按多种符号（或特殊符号），分解字符串，按字符位置顺序返回。

很不错的Matlab代码，可以很好的解决奇异值分解问题。

用于小波神经网络MATLAB程序模拟，建议初学者好好看看，有一定作用。

影像融合，小波变换，基于MATLAB的实现方法，小波分解后用全色影像替代多光谱影像。

以下是Matlab中与小波变换相关的常用命令和函数，这些函数来自小波分析工具箱。共包括11部分内容，帮助你掌握小波变换在Matlab中的实现。 wavedec - 小波分解 waverec - 小波重构 dwt - 单层离散小波变换 idwt - 单层离散小波逆变换 wavelist - 显示所有可用的小波函数 wavedec2 - 二维小波分解 waverec2 - 二维小波重构 dwt2 - 二维离散小波变换 idwt2 - 二维离散小波逆变换 cwt - 连续小波变换 icwt - 连续小波逆变换 这些命令可以帮助你在Matlab中实现各种类型的小波变换，进行信号处理、数据压缩等应用。

矩阵分解的推荐算法MATLAB实现，直接运行main.m

(4) 三角分解: [L,U]=lu(A) 将 A 做对角线分解，使得 A=LU，其中 L 为 下三角矩阵，U 为 上三角矩阵。注意：L 实际上是一个“心理上”的 下三角矩阵*，它事实上是一个置换矩阵 P 的逆矩阵与一个真正下三角矩阵 L1（其对角线元素为 1）的乘积。 例： a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9] 比较： [l1,u1,p]=lu(a) 与 [l,u]=lu(a)

Morlet小波的MATLAB代码。MuseProject该存储库包含可用于预处理Muse头带的数据，并对其应用ML模型以基于RGB颜色对数据进行分类的代码。editmusefilewithtime.py该文件用于编辑来自缪斯应用程序MIND MONITER的RAW文件。该文件分为多个子文件，这些子文件包含当人们看到红色、绿色和蓝色时的实例数据。由于在我们的案例中，一个实验包含每种颜色的20个试验，因此我们得到了60个csv文件，其中分别有20个文件为红色、绿色和蓝色。musecombinedimage.m为了从数据中获得频谱图图像，我们使用MATLAB。通过应用Morlet小波变换，可以获得每个电极以及电极组合的图像。museexpfinal_lastrun.py该文件用于运行视觉实验。它使用Python的Psychopy库。runmuseapp.sh该Shell脚本运行代码以预处理数据并以可训练的格式获取数据。mlmodelmuse此文件夹具有已应用于数据的模型。随着工作的进展，该存储库将被更新。

POD（Proper Orthogonal Decomposition，正交分解）是一种在工程领域广泛应用的有效且精妙的数据分析方法。在高维过程中，POD能够提供数据的低维近似描述，特别适用于实验或数值模拟数据集的模态分解需求。该方法关键在于获取一组正交基函数，以捕捉数据的主要动态特性，这些基函数通常称为经验模态。正交分解在数据压缩、噪声去除、系统识别和流体动力学等领域有广泛应用。文中详述了POD方法的三种主要形式：Karhunen-Loève分解（KLD）、主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD），这些方法在处理POD问题时理论上等效。KLD通过最优线性正交展开提取连续时间随机过程的特征函数集，而PCA则转换可能相关联的变量为主成分，以减少数据维度并保留信息。SVD则是一种在信号和图像处理中广泛应用的线性代数分解方法。文中强调了这些方法在处理离散随机向量的POD问题时的数学一致性，不论从理论还是实际应用角度均具有重要意义。作者还突出了POD方法在工程应用中的重要性和趋于普及，特别强调了方法间的联系描述对工程实践的重要性。